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10_Wiki/Topics_GD/Standard-Deviation-and-Variance.md

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 id: MATH-STAT-VAR-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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 > "평균이라는 중심에서 데이터가 얼마나 멀리 방황하는지 '거리의 평균'으로 측정하여, 집단의 변동성과 불확실성을 수치라는 명확한 잣대로 정의하라" — 데이터의 흩어짐(산포도)을 나타내는 가장 핵심적인 통계 지표.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Squared Deviation Averaging and Dimensional [[Normalization]]" — 개별 데이터와 평균의 차이를 제곱하여 모두 더함으로써 편차의 합이 0이 되는 문제를 해결하고(Variance), 여기에 다시 제곱근을 취해 원본 데이터와 단위를 맞춤으로써 해석력을 확보하는 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Squared Deviation Averaging and Dimensional [[Normalization|Normalization]]" — 개별 데이터와 평균의 차이를 제곱하여 모두 더함으로써 편차의 합이 0이 되는 문제를 해결하고(Variance), 여기에 다시 제곱근을 취해 원본 데이터와 단위를 맞춤으로써 해석력을 확보하는 패턴.
 - **핵심 개념:**
     - **Variance ($\sigma^2$):** 데이터가 평균에서 떨어진 거리의 제곱 평균. 변동성의 총량.
     - **Standard Deviation ($\sigma$):** 분산의 제곱근. 데이터의 평균적인 이탈 거리.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 응답 시간(Latency) 관리 시, 평균값뿐만 아니라 표준 편차를 상시 모니터링하여 서비스 경험의 일관성(Consistency)을 엄격히 관리함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Probability-Theory-Foundations]], [[Outlier-Detection-Techniques]], [[Performance-Metrics-in-AI]], [[Normalization-Strategies]]
+- [[Probability-Theory-Foundations|Probability-Theory-Foundations]], [[Outlier-Detection-Techniques|Outlier-Detection-Techniques]], [[Performance-Metrics-in-AI|Performance-Metrics-in-AI]], [[Normalization-Strategies|Normalization-Strategies]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Standard-Deviation-and-Variance.md